YOLOv11改进 | Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进yolov11对小目标检测能力（全网独家首发）

已于 2024-11-10 09:00:13 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 深度学习 计算机视觉 YOLOv11 python
于 2024-11-10 00:36:26 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v11的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发（Gather-and-Distribute, GD）。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

一、本文介绍

二、Gold-YOLO模型原理

 2.1 Gold-YOLO的基本原理

2.2 聚合-分发机制（GD）

2.3  多尺度特征融合

2.4  MAE风格预训练

三、Gold-YOLO核心代码

四、Gold-YOLO使用方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 修改九 

4.9.1 未修改主干 

4.9.2 修改主干 

五、Gold-YOLO的yaml文件

5.1 yaml文件 

5.2 运行代码 

5.3 成功运行截图

六、全文总结 

二、Gold-YOLO模型原理

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Gold-YOLO是一种新型高效的目标检测模型，它通过引入聚合和分发机制显著提升了多尺度特征融合的能力。Gold-YOLO通过其创新的GD机制，在目标检测领域实现了最佳性能，尤其是在处理多尺度物体时。该模型的高效性和准确性使其成为边缘设备部署的理想选择。GD机制不仅在目标检测任务中表现出色，还在实例分割和语义分割等其他视觉任务中显示出良好的适应性和有效性。总体而言，Gold-YOLO通过其先进的GD机制和无监督预训练策略，在目标检测领域提供了一个高效且准确的解决方案，为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。
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在过去的几年中，YOLO系列模型已经成为实时目标检测领域的领先方法。许多研究通过修改架构、增加数据和设计新的损失函数，将基线推向了更高的水平。然而以前的模型仍然存在信息融合问题，尽管特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）已经在一定程度上缓解了这个问题。因此，本研究提出了一种先进的聚集和分发机制（GD机制），该机制通过卷积和自注意力操作实现。这种新设计的模型被称为Gold-YOLO，它提升了多尺度特征融合能力，在所有模型尺度上实现了延迟和准确性的理想平衡。
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在过去几年中，YOLO 系列模型已成为实时目标检测领域的主流方法。尽管特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）缓解了信息融合问题，但以往的模型仍存在信息融合方面的难题。本研究提出了一种先进的聚合与分配（GD）机制，通过卷积和自注意力操作实现。这种新设计的模型名为Gold-YOLO，它增强了多尺度特征融合能力，并且在所有模型尺度下，都能在延迟与精度之间实现理想的平衡。此外，我们首次在 YOLO 系列模型中采用了 MAE 风格的预训练，使得 YOLO 系列模型能够从无监督预训练中获益。
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在目标检测领域，YOLO (You Only Look Once) 系列凭借其实时性和高效性得到了广泛应用。然而，YOLO 在处理小目标检测时，往往表现出一定的局限性。为了解决这一问题，Gold-YOLO 提出了针对小目标检测的改进策略。本文将详细探讨如何利用 Gold-YOLO 的设计理念，优化 YOLOv8 的 Neck 部分，提高其在小目标检测场景中的性能。本文将提供具体的代码实现和深度分析，帮助你更好地理解和应用这种改进。
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